由中国信息通信研究院联合中国通信标准化协会举办的 “2022 云边协同大会”，于 2022 年 6 月 14 日圆满召开。

「DaoCloud 道客」产品架构师梅强以 “边缘计算助力工厂智能缺陷检测” 为主题，聚焦智能缺陷检测场景，分享了如何运用云边协同技术，实现智慧工厂的数字化资产沉淀；后端架构师胡炜以 “IOT 场景云边协同方案——多路云边通道” 为主题，分享「DaoCloud 道客」打造多路云边通道，打通 IOT 场景下的云边协同，下面一起来回顾精彩内容。

01 边缘计算助力智能缺陷检测

众所周知，越来越多的企业开始将边缘计算应用到缺陷检测的领域，「DaoCloud 道客」以云原生技术为核心，积极探索其在边缘计算中的应用，帮助企业解决实际性的业务问题。

以某企业钢管接缝场景为例，在原有生产工艺流程的探伤环节之后，回传的数据以人工的方式进行质检，图片也是通过手动 FTP 的形式上传的，整体效率比较低下。

基于客户在数据资产、数据共享、远程运维、系统自愈，四个方面的需求，「DaoCloud 道客」提出了一套以混合云架构为基础的云边协同解决方案。

首先，在探伤环节引入人工智能与边缘计算技术，实现工厂侧的产品智能检测能力。新的架构中增设了一个边缘节点，用于智能缺陷检测，预置的 AI 算法模型会对探伤环节上传的图片进行预推理，并将推理结果同步到审片室，进行人工二次复检，二次复检结果也会传送到云端的公共数据服务中，以便后续智能缺陷追溯和分析。

接着，为了支撑云边协同业务的顺畅运行，重构了系统的架构设计，将企业混合云数据中心分为云容器、虚拟机两个部分，云容器基于企业版 K8s 底座，运行该企业的一些核心业务 (包括 ERP、MES)，虚拟机则提供基础服务。

此外，在若干台工控机的边缘节点和云端之间，「DaoCloud 道客」基于「边缘云原生平台 DaoCloud Edge Computing (DEC)」设计了云边协同的整套功能架构。在云端，实现了边缘管理平台的能力闭环；在边缘端，「DaoCloud 道客」基于开源 KubeEdge进行了商业化的定制改良，保障边端架构的高稳定性；云边之间，通过消息、数据、业务这三个通道，来实现数据协同、消息协同和控制协同。

具体而言，整个缺陷检测云边协同流程，主要解决了模型下发、模型调用、数据采集、数据上报四个关键问题，来满足企业对工厂侧数据资产化及数据共享、设备远程运维、工厂业务系统自愈能力的诉求。

1. 在模型下发中，云端侧通过 AI 开发套件得到模型，再由 DevOps 套件实现模型的镜像构建，最后由边缘节点管理实现镜像的下发；在边缘侧，通过代理机制，将模型镜像拉取到边缘端运行执行。在模型下发整个过程中，云边数据协同实现远程镜像自动更新运维，云边消息协同支持感知边缘应用的可观测性，云边控制协同实现了边缘应用高可用及故障漂移。

云-边协同方案：模型下发流程

2. 在数据采集中，通过定制化设备 Mapper，实现端设备与边缘节点的控制/数据平面打通，边缘消息组件 MQTT Broker 将设备与设备，设备与应用的边-端的控制/数据协同。

云-边协同方案：数据采集改造

3. 在模型调用中，有两种方式，一种是通过 API 的接口方式实现 AI 推理能力的调用，这样各类传统边缘业务应用，就可以低成本通过 API 接口集成 AI 能力。另一种是通过模型自动更新，实现 AI 模型自动化运维，适应各类对 AI 推理性能要求较高场景，并有效节省模型更新迭代的运维工作量。

云-边协同方案：模型调用改造

4. 在数据上报中，通过边端环境的云边数据通道，实现云-边数据协同，将边端产生的实时数据自动同步云端。通过数据路由组件，对边端数据在云端共享与开放，实现对各个云端业务场景的决策支撑。

云-边协同方案：数据上传改造

02 IoT 场景下的云边协同

对章鱼式的边缘计算平台建设，核心的目标是快速决策，将中心云的计算能力拓展至 “最后一公里”。在云-边-端的整体架构之下，有中心式管控决策，也有分散式边缘自主决策。

从南向的设备，到北向的云端，共有三个对于云边协同的需求点：

第一，设备联动，边缘端需要通过设备数据模型，定义便捷的、支持多种设备的协议，来收集或设置设备属性；

第二，应用下发，云端要管理边端应用，使边端有计算能力，让计算离设备更近、性能更高，分担云端算力瓶颈；

第三，云边通道，建立云边多路通道，解决边端网络环境不稳定或无外网情况下，边端与云端通讯的难题，其中云边通道也就是本次演讲的核心问题。

「DaoCloud 道客」按照不同场景建立独立管道，互不影响，互不占用。资源通道也就是 KubeEdge 本身的云边通道，处理常规资源，但这并不能满足用户的需求。针对数据传输和大文件传输场景，「DaoCloud 道客」自行研发了数据通道和文件通道。同时，对这三个通道设置资源限制，来保证其他通道的正常运行。他们的数据流向，主要分为：直传模式和边缘应用计算模式。

下面介绍具体介绍一下，数据通道和文件通道。

在数据通道中，用户边端应用通过指定的 Topic 传输数据，边端的 Reporter 组件进行监听并将接收到的数据使用 Webhook 通知到云端应用。相较常规方案而言，这里的 Webhook 是由边缘节点组件发起的，可以减轻云端压力。

在文件通道中，Reporter 组件在接收到边端应用上传本地文件的请求后，会将文件以分片的方式传输到云端的对象存储中间件中，并通知云端的Core 组件，Core 组件将使用 Webhook 把下载地址给到云端应用，这样云端应用便可到对象存储中下载文件了。

此外，「DaoCloud 道客」深耕 KubeEdge 社区，还主导了 DMI 功能的开发，并深度参与 Testing、Arch、云边通信、Storage、Scalability 等 SIG 规划建设和重要功能开发，在社区贡献中排名第二。近期，「DaoCloud 道客」作为联合主办单位正在筹划 2022 年度 KubeEdge Summit：@全球开发者 首届云原生边缘计算峰会邀您共话，期待与你相聚盛会。

DaoCloud 公司简介:「DaoCloud 道客」云原生领域的创新领导者，成立于 2014 年底，拥有自主知识产权的核心技术，致力于打造开放的云原生操作系统为企业数字化转型赋能。产品能力覆盖云原生应用的开发、交付、运维全生命周期，并提供公有云、私有云和混合云等多种交付方式。成立迄今，公司已在金融科技、先进制造、智能汽车、零售网点、城市大脑等多个领域深耕，标杆客户包括交通银行、浦发银行、上汽集团、东风汽车、海尔集团、屈臣氏、金拱门（麦当劳）等。目前，公司已完成了 D 轮超亿元融资，被誉为科技领域准独角兽企业。公司在北京、武汉、深圳、成都设立多家分公司及合资公司，总员工人数超过 400 人，是上海市高新技术企业、上海市“科技小巨人”企业和上海市“专精特新”企业，并入选了科创板培育企业名单。

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